人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的强度席卷全球，特别是以ChatGPT为代表的大模型技术，深刻地改变了人们对未来的认知，预示着一个由AI主导的新时代的到来。这场变革的影响也深刻触及制造业，工业界迫切地探寻AI能为自身带来哪些裨益。然而，问题的焦点似乎存在偏差——与其问“AI能带来什么”，更精准的提问应是“工业究竟需要什么样的AI？”这种“问题驱动”的思维，更符合工业界一贯以来以解决实际需求为导向的技术发展逻辑，即需要何种工具来解决特定问题，而非将工具本身作为起点。
1. 易用性：解锁工程师的AI潜能
面向工业应用的AI，其首要特质便是“简单易用”。这是因为工业化进程关注的是解决实际工程问题，即便是开发工具，也必须与工业固有的机理、编程范式深度融合。工业领域的专业人士，大多未经专业的AI训练，即便是AI专家，在实际的项目开发中，也需要一套体贴的工具。这包括数据预处理的便捷性、训练方法配置的友好度、以及操作界面的直观性。一个操作复杂、门槛过高的AI工具，注定难以获得广泛的采纳。
更关键的是，AI工具所集成的训练方法与模型，必须契合工业场景的独特需求。这也解释了为何当前许多工业自动化领域的先行者，正致力于将AI技术无缝集成到其现有的系统架构中。
因此，对工业而言，AI的核心需求在于实现“嵌入式AI”的集成，并配合标准化的数据交互接口，从而在特定的AI应用任务中，实现快速配置、计算与控制任务的深度融合，以及闭环的快速迭代。这一切的实现，都离不开“简单易懂”这一核心要素，使其能够被一线工程师轻易掌握。简而言之，作为一种工具，AI必须对工程师展现出足够低的门槛和友好的交互体验。
2. 高可解释性：打破“黑箱”疑虑
AI在很多情况下呈现出“黑箱”运作模式，这与基于明确机理的“白盒”系统截然不同，由此带来了“可解释性”的挑战，也是商业AI渗透到工业领域时面临的普遍难题。
在机器学习领域，可解释性有多种实现方式，其中“局部解释”是当前较为常用的一种，它旨在解释单次模型推理所依据的决策过程。例如，通过复杂的神经网络处理表格数据时，可以清晰地展示各个输入变量之间的重要性关系。
可解释性还可体现在数据预处理过程、所采用算法的内在逻辑，以及事后结果的审视等多个层级，通过多维度的解析，从而提升AI在工业应用中的透明度。
3. 高精度：确保工业任务的可靠性
对于工业应用而言，模型的精度至关重要，因为它直接影响到推理和预测的准确性。超参数的优化、模型结构的选型、细致的数据预处理等诸多因素，都可能影响最终的精度。在工业任务中，容错空间往往非常有限。试想，在精密加工领域，0.1毫米的定位偏差，对于商用人形机器人的训练可能已是极致挑战，但对于工业机器人的协同加工而言，这反而是入门级的精度要求。在时间维度上，对于时延严苛的任务，其精度和实时性要求同样极高。
同时，AI模型还需要“精简”，即模型体积要小。这是因为实际部署的硬件算力与成本存在制约，在嵌入式系统上运行模型推理，通常无法依赖过于强大的处理器。
4. 小样本模型训练：应对工业数据的稀缺性
在工业场景下，“小样本训练”的需求尤为突出。传统的机器学习模型往往需要大量的样本数据。然而，在工业环境下，例如一个风力发电机组，若出现大量故障信号，这反而意味着该设备本身存在严重质量问题，不应被推向市场。同样，质量问题本身也意味着可供学习的参数较少。因此，工业AI必须考虑此类特殊场景，采用更为先进的小样本训练方法，例如对比学习（contrastive learning）或τ分布样本处理等。
5. 数据与机理的双剑合璧
这是自动化领域厂商的传统优势。然而，实现数据与机理的深度融合，需要在软件接口层面实现便捷的交互。
OPC UA等技术正在努力建立连接和模型交互的规范，例如AAS（资产管理壳）和各行业的“信息模型”（Information Models），它们旨在简化不同软件平台间的接口交互，减少人工开发接口的工作量。AAS和信息模型在数据采集方面也发挥着关键作用。这些技术主要服务于数据与机理融合的工程创建、运营及维护环节。
核心在于发挥各自的优势：现实的工程开发及生产中，机理模型并非总能找到最优解或最高效的参数组合。操作人员也往往缺乏对最佳参数的直观认知。此时，AI可通过更优的参数收敛（例如在时间或成本方面）提供辅助。但AI不直接参与实时控制，而是作为离线学习的输出，提供建议性最优参数。其结果的可解释性，仍需由人工来最终判断和确认。
6. 人机协同的智能共生
“人机结合”的AI模式，源于一个根本性的背景：AI究竟在学习什么？
除了发掘数据中潜在的模式，AI在某些场景下，实际上也在向人类专家学习。例如，在精密的印刷领域，通过对印刷品质量的采样，并结合对技术人员如何调节水墨均衡过程的观察，AI可以学习并反馈参数，从而优化印刷质量。
这种人机协同的需求未来会更加普遍。在航空航天、半导体等高端技术领域，资深专家的数量极其稀少，且其经验价值极高。如何将这些宝贵、隐性的知识和经验进行提炼并转化为AI模型，是工业界亟待AI解决的重要课题。
总结：
工业所需的AI，必须紧密结合工业的特性，在工具的开发、数据的连接、处理、特征选择、训练、参数调整、与实时任务接口、云端协同等各个环节，聚焦于解决实际问题的功能。其核心是易用性，以及切合工业特质的应用。AI作为一种强大的工具，其价值将体现在赋能工程师，而非替代他们，共同推动工业迈向更智能、更高效的未来。
